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时间:2017-12-08
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1、2122010,46(31)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用⦾工程与应用⦾改进的蚁群系统在心电信号情感识别中的应用马长伟,刘光远,鲁舜MAChang-wei,LIUGuang-yuan,LUShun西南大学电子信息工程学院,重庆400715SchoolofElectronicandInformationEngineering,SouthwestUniversity,Chongqing400715,ChinaE-mail:ma_gostop@sina.comMAChang-wei,LIUGuang-yuan,
2、LUShun.ApplicationofimprovedAntColonySystemforemotionrecognitionfromElectrocardiogramsignals.ComputerEngineeringandApplications,2010,46(31):212-214.Abstract:FortheproblemofemotionrecognitionofElectrocardiogram(ECG)signals,amethodoffeatureselectionbasedonAntColonySystem(ACS)thathasi
3、ntroducedlocalsearchstrategyandvariationisusedtoselectfeature,whichacceler-atesconvergenceandobtainshigherrecognitionrateandeffectivefeaturesubset,andthebestrecognitionratecanreach93.64%usingK-nearestneighborforemotionclassification.Simulationresultsshowthatthismethodisfeasible.Key
4、words:AntColonySystem(ACS);emotionrecognition;featureselection;Electrocardiogram(ECG)摘要:针对心电信号(Electrocardiogram,ECG)的情感识别问题,将局部搜索策略和变异引入蚁群系统(AntColonySystem,ACS)用于特征选择;用K近邻法对高兴和悲伤两种情感分类,在获得较高的识别率和有效特征组合的同时,提高了收敛速度,最好识别率达到93.64%。实验仿真结果表明,该方法是行之有效的。关键词:蚁群系统;情感识别;特征选择;心电信号DOI:10.3778
5、/j.issn.1002-8331.2010.31.059文章编号:1002-8331(2010)31-0212-03文献标识码:A中图分类号:TP301.61前言位ECG信号的P-QRS-T波后,提取统计特征。最后,将局部情感计算是当前的新兴课题,目的是赋予计算机识别、理搜索策略和变异引入ACS用于特征选择,K近邻法对高兴和解、表达和适应人情感的能力,使其能够感知情感,适时做出悲伤两种情感分类,提高了收敛速度,获得较高的识别率和有响应并与用户进行和谐的情感交流,现已成为人机情感交互效的特征组合。领域研究的一个热点问题。情感识别是情感计算的一个重要组成部分,
6、研究内容包括面部表情、语音、姿势、文本和生理信2数据采集号情感识别等方面[1],其中生理信号方面的研究是最困难的。2.1实验对象及实验素材生理信号需要通过特殊的仪器检测,通过分析识别出内在的实验对象为17~25岁的大一至研二的在校学生,所有被情感和情绪。美国MIT媒体实验室情感计算研究小组的试者自愿参与实验,身体健康,无心脏疾病和精神疾病病史。Picard教授,率先从生理信号中提取特征来进行识别情感状态在实验开始前休息10分钟,尽量使被试者处于平静状态。的研究,并且证明应用生理信号识别情绪的方法是可行的[1-2];许多研究者认为采用电影片段诱发情绪是一种较好
7、的方Ekman等人通过实验得出结论:至少对某些情绪来说,其生理式,与图片和声音相比,电影剪辑能够更可靠和真实地唤起被反应是特异的[3-4]。试的内心情感。素材选择上,通过调查问卷选出社会认可度一般来说,情感识别的4个主要步骤包括:数据采集和预较高的电影片段或者电影片段组合,被试者主观评价后选择处理、特征提取、特征选择和分类器的设计。对于特征选择,观看素材。通常采用SBS、SFS、SFFS、ANOVA等传统方法,其计算速度实验前,被试者需要填写个人信息、自愿测试的同意书和和识别效果并不理想。文中通过让被试参加情感诱发实验的一份测试被试是否有述情障碍的问卷调查,
8、与被试者主动沟方法,采集靶情绪产生时的ECG信号,通
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